Проверяем сведения о курсе и предложения площадок…

[Udemy] Машинное обучение в Python machine learning (Хосе Портилла, Влад Бурмистров) — Курсолёт

[Udemy] Машинное обучение в Python machine learning (Хосе Портилла, Влад Бурмистров)

Влад Бурмистров, Хосе Портилла

Публикация на площадке: 20 ноября 2022 г.Число уроков неизвестно

Сравнить площадки ↓

Обложка курса: [Udemy] Машинное обучение в Python machine learning (Хосе Портилла, Влад Бурмистров). Площадка: Складчина.biz

Материал площадки

Описание курса

Текст площадки «Складчина.biz». Упомянутые цены и обещанные результаты могут быть неактуальны; условия покупки проверяйте у продавца.

Добро пожаловать на самый полный курс по Машинному Обучению и Data Science!

Читать полное описание

Добро пожаловать на самый полный курс по Машинному Обучению и Data Science! Этот курс - лучший способ начать с нуля и стать специалистом по data science и машинному обучению с помощью Python. Это русскоязычная версия курса, который Хосе и его команда готовили больше года. И это уже после того, как предыдущие курсы прошли более 2 миллионов слушателей. Этот объёмный курс может заменить Вам целый набор других курсов, которые могут стоить в десятки раз больше. В этом курсе Вы изучите следующие темы: - Программирование в Python (экспресс-курс) - NumPy в Python - Детальное изучение Pandas для анализа и предварительной обработки данных - Детальное изучение Seaborn для визуализации данных (включая Matplotlib для кастомизации графиков) - Машинное обучение с помощью SciKit Learn, включая следующие темы: -- Linear Regression - Линейная Регрессия; -- Regularization - Регуляризация; -- Lasso Regression - Лассо-Регрессия; -- Ridge Regression - Ридж-Регрессия; -- Регуляризация Elastic Net; -- Logistic Regression - Логистическая регрессия; -- K Nearest Neighbors - Метод К-ближайших соседей; -- Decision Trees - Деревья решений; -- Random Forests - Случайные леса; -- AdaBoost, GradientBoosting - Адаптивный бустинг, Градиентный бустинг; -- Natural Language Processing - Обработка языковых данных; -- K Means Clustering - Кластеризация К-средних; -- Hierarchical Clustering - Иерархическая кластеризация; -- DBSCAN (Density-based spatial clustering of applications with noise) - Кластеризация на основе плотности данных; -- PCA - Principal Component Analysis - Метод главных компонент; -- И многое, многое другое! Внутри курса находится набор блокнотов Jupyter Notebook на русском языке с примерами кода и детальным описанием. Для каждого лекции это отдельные блокноты, которые разложены по папкам с соответствии с разделами курса. Так что, Вы сможете не только просмотреть видео-лекции, но и прочитать блокноты. Это особенно удобно, когда Вам нужно что-то вспомнить, или быстро пробежаться по материалу в поисках нужной информации. Объем: 14.29Гб.

Один курс · разные способы доступа

Где удобнее учиться?

Сравните цену и то, как будете заниматься.

Выбирайте не только по цене

ЦенаСумма и выгодность предложения

Удобство интерфейсаОценка формата занятий

Встроенный просмотрБез скачивания всего курса

Занятия с телефонаБез работы с архивами

Без рекламыПри работе с материалами

Найти нужный моментНе пересматривая весь урок

Разобраться в темеПомощь по содержанию, не куратор

Попробовать до покупкиОзнакомительный урок

Скачать материалыДля занятий без интернета

Когда можно начать

Срок доступа

Выбрать площадку

Учитесь с комфортом

В Курсе

Сайт площадки ↗︎

Уроки, текст и помощь — в одном месте

Цена

От 300 ₽

Удобство интерфейса

История цен на площадках

Команда курса

Авторы и преподаватели

Хосе ПортиллаАвтор материалов
Влад БурмистровАвтор материалов

Содержание обучения

Что в программе

Площадка не опубликовала список уроков. Подробности могут быть в исходном описании выше.

Альтернативы для выбора

[Udemy] Машинное обучение в Python machine learning (Хосе Портилла, Влад Бурмистров)

Описание курса

Где удобнее учиться?

Цена

Удобство интерфейса

Авторы и преподаватели

Что в программе

Похожие курсы по этой теме

Встроенный просмотр

Занятия с телефона

Без рекламы

Найти нужный момент

Разобраться в теме

Попробовать до покупки

Скачать материалы

Когда можно начать

Срок доступа

Цена

Удобство интерфейса

Встроенный просмотр

Занятия с телефона

Без рекламы

Найти нужный момент

Разобраться в теме

Попробовать до покупки

Скачать материалы

Когда можно начать

Срок доступа

В Курсе

Складчина.biz

Похожие курсы по этой теме